Alibaba thử nghiệm mô hình chia sẻ doanh thu cho AI mã nguồn mở Qwen

Theo Reuters, dẫn lời hai nguồn tin thân cận với kế hoạch của công ty, Alibaba dự định áp dụng các điều khoản chia sẻ doanh thu đối với một số người dùng thương mại cho mô hình AI open-weight (mở trọng số) thế hệ tiếp theo của dòng Qwen.

Thỏa thuận này yêu cầu các công ty lớn tạo ra doanh thu từ việc cung cấp mô hình dưới dạng dịch vụ phải đạt được một thỏa thuận thương mại với Alibaba. Các nguồn tin cho biết tỷ lệ chia sẻ doanh thu chính xác vẫn chưa được chốt.

Alibaba dự kiến sẽ áp dụng biện pháp này cùng với mô hình mã nguồn mở tiếp theo của mình. Trước đây, công ty thường thu phí các nhà phát triển khi truy cập vào các mô hình được lưu trữ trên nền tảng đám mây của họ, trong khi vẫn cho phép khách hàng triển khai các mô hình mã nguồn mở của hãng tại trung tâm dữ liệu riêng mà không phải trả phí bản quyền.

Cơ chế đề xuất này sẽ khác với giấy phép được sử dụng cho các mô hình open-weight Qwen3 hiện tại, vốn được Alibaba công bố phát hành theo giấy phép Apache 2.0. Giấy phép này cho phép sử dụng thương mại, sửa đổi và phân phối lại tùy theo các điều kiện đi kèm.

Mã nguồn mở (Open-source) so với mở trọng số (Open-weight)

Các mô hình open-weight cho phép tải xuống các tham số đã được huấn luyện, nhưng điều đó không nhất thiết có nghĩa là mọi thành phần của hệ thống AI đều mở hoặc mọi hình thức sử dụng thương mại đều không bị hạn chế.

Theo Định nghĩa AI mã nguồn mở của Open Source Initiative (OSI), một hệ thống AI mã nguồn mở phải cho phép người dùng sử dụng, nghiên cứu, sửa đổi và chia sẻ cho bất kỳ mục đích nào mà không cần xin phép. Định nghĩa của OSI cũng yêu cầu quyền truy cập vào thông tin về dữ liệu huấn luyện, mã nguồn liên quan và các tham số mô hình.

Alibaba và các nhà phát triển AI khác tại Trung Quốc đã phát hành các mô hình lớn với trọng số có thể tải xuống. Ngược lại, OpenAI, Anthropic và Google chủ yếu phân phối các mô hình thương mại chính của họ thông qua các hệ thống đóng và dịch vụ lưu trữ.

Các điều khoản dự kiến của Alibaba tương tự như mô hình cấp phép mà nhà phát triển AI Trung Quốc Moonshot đã áp dụng cho Kimi K3, một mô hình open-weight được phát hành vào tháng trước. Giấy phép của họ bao gồm các điều kiện riêng biệt cho các công ty vận hành mô hình theo hình thức Model-as-a-Service (Mô hình dịch vụ) vượt quá ngưỡng doanh thu nhất định.

Theo giấy phép đã công bố của Kimi K3, một công ty vận hành dịch vụ như vậy phải đạt được thỏa thuận riêng với Moonshot khi tổng doanh thu của công ty và các đơn vị liên kết vượt quá 20 triệu USD trong bất kỳ giai đoạn 12 tháng liên tục nào. Quy định này áp dụng cho việc sử dụng thương mại Kimi K3 và các mô hình phái sinh.

Giấy phép còn chứa một yêu cầu khác đối với các triển khai lớn hướng tới người tiêu dùng. Các sản phẩm thương mại có hơn 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng hoặc doanh thu hàng tháng trên 20 triệu USD phải hiển thị nổi bật tên Kimi K3, với các trường hợp miễn trừ bao gồm sử dụng nội bộ và các dịch vụ được cung cấp thông qua Moonshot hoặc các đối tác suy luận (inference) được chứng nhận.

Theo hai người am hiểu về các thỏa thuận thương mại của Moonshot, các thỏa thuận đó có thể bao gồm việc chia sẻ doanh thu. Một nguồn tin cho biết Moonshot có thể yêu cầu đối tác chia sẻ tới 30% doanh thu liên quan.

Công ty dịch vụ CNTT Chinasoft International của Trung Quốc đã tiết lộ một thỏa thuận chia sẻ doanh thu với Moonshot trong hồ sơ pháp lý vào tháng trước. Họ không tiết lộ tỷ lệ phần trăm cụ thể.

DigitalOcean Holdings cũng nằm trong số các công ty cung cấp Kimi K3 và các mô hình khác của Trung Quốc. Giám đốc điều hành Paddy Srinivasan xác nhận rằng DigitalOcean có thỏa thuận thương mại với Moonshot nhưng từ chối cung cấp chi tiết.

Srinivasan mô tả cách tiếp cận này là mô hình "freemium" mã nguồn mở, nơi các công ty có thể truy cập phần mềm với chi phí ban đầu thấp hoặc bằng không trước khi trả phí cho việc sử dụng thương mại quy mô lớn hơn, các dịch vụ kỹ thuật hoặc quyền truy cập sớm vào các bản phát hành trong tương lai.

Chi phí vận hành các mô hình mở ở quy mô lớn

Các công ty có thể tải xuống một mô hình open-weight mà không cần trả phí truy cập API, nhưng các mô hình lớn vẫn đòi hỏi cơ sở hạ tầng máy tính đáng kể khi triển khai ở quy mô lớn.

Theo Moonshot, Kimi K3 chứa tổng cộng 2,8 nghìn tỷ tham số và 104 tỷ tham số được kích hoạt. Kiến trúc mixture-of-experts (hỗn hợp chuyên gia) của mô hình này bao gồm 896 chuyên gia, với 16 chuyên gia được chọn cho mỗi token.

Kích thước của mô hình vẫn đặt ra yêu cầu phần cứng đáng kể cho các nhà vận hành. Moonshot đã tạm thời ngừng nhận đăng ký Kimi K3 mới vào tháng 7 sau khi cho biết việc sử dụng đã gây áp lực lên các GPU hiện có, trong khi Reuters đưa tin rằng tương đối ít người dùng có khả năng tự lưu trữ một mô hình ở quy mô đó do yêu cầu về cơ sở hạ tầng.

Alibaba đang sử dụng cách tiếp cận kiến trúc tương tự với Qwen3.8-Max. Theo Reuters, mô hình này chứa khoảng 2,4 nghìn tỷ tham số nhưng kích hoạt khoảng 95 tỷ tham số cho mỗi yêu cầu.

Moonshot cho biết thiết kế mixture-of-experts của họ cải thiện hiệu quả mở rộng bằng cách chỉ kích hoạt một tập hợp con các chuyên gia của mô hình cho mỗi token, thay vì toàn bộ mô hình.

Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây có thể thu phí lưu trữ và suy luận, trong khi các công ty cơ sở hạ tầng AI có thể tạo doanh thu từ các dịch vụ triển khai và tối ưu hóa.

Dan Fu, phó chủ tịch phụ trách kernels tại Together AI, cho biết các công ty cung cấp dịch vụ AI có thể tạo sự khác biệt cho sản phẩm của mình thông qua các lĩnh vực như sử dụng token hiệu quả hơn và tối ưu hóa triển khai.

"Ở lớp ứng dụng, giá trị nằm ở cách bạn sử dụng nó, cách bạn thực sự lấy các mô hình và token để làm điều gì đó hữu ích", Fu nói.

Phát triển mô hình đặt ra một thách thức chi phí riêng biệt. Nghiên cứu liên quan đến Epoch AI và các nhà nghiên cứu tại Stanford ước tính rằng chi phí cho các đợt huấn luyện đòi hỏi nhiều tính toán nhất đã tăng khoảng 2,4 lần mỗi năm kể từ năm 2016, trong khi Chỉ số AI 2025 của Stanford cho thấy giá để truy cập các mô hình ở một mức năng lực nhất định đã giảm mạnh.

Theo giá API được công bố tại thời điểm phát hành, Kimi K3 có giá bằng khoảng một phần ba mô hình Fable của Anthropic dựa trên tỷ lệ token đầu vào và đầu ra được niêm yết. Định giá chỉ là một phần của chi phí triển khai, đặc biệt đối với các công ty chạy mô hình trên cơ sở hạ tầng chuyên dụng hoặc xử lý khối lượng yêu cầu lớn.

Những chi phí này tồn tại song song với các thỏa thuận cấp phép đang được các nhà phát triển mô hình thử nghiệm. Alibaba đã thu phí các nhà phát triển truy cập Qwen thông qua Alibaba Cloud. Cơ chế đề xuất cũng sẽ cho phép hãng thu doanh thu từ một số công ty triển khai Qwen độc lập trên cơ sở hạ tầng riêng hoặc thông qua các dịch vụ của bên thứ ba.

Moonshot đã gắn các điều kiện thương mại vào Kimi K3 trong khi vẫn giữ cho trọng số mô hình có thể tải xuống. Cả DigitalOcean và Chinasoft International đều đã tiết lộ các thỏa thuận thương mại với Moonshot, mặc dù các điều khoản tài chính chưa được công khai.

Các thỏa thuận thương mại này đang phát triển song song với những căng thẳng rộng hơn giữa Trung Quốc và Mỹ về công nghệ AI. Nhà Trắng đã cáo buộc Moonshot sử dụng công nghệ lấy từ Anthropic trong quá trình phát triển các mô hình của mình, một cáo buộc mà các quan chức Trung Quốc đã bác bỏ.

Sự quan tâm đến việc phát hành các mô hình với trọng số có thể tải xuống không chỉ giới hạn ở các nhà phát triển Trung Quốc. Thinking Machines Lab, công ty AI tại San Francisco do cựu Giám đốc Công nghệ của OpenAI là Mira Murati sáng lập, đã phát hành mô hình mã nguồn mở đầu tiên vào tháng trước.

Lin Qiao, giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Fireworks AI, cho biết không có rào cản kỹ thuật cơ bản nào ngăn cản các nhà phát triển Mỹ phát hành các mô hình mã nguồn mở có năng lực hơn. Fireworks AI làm việc với các mô hình từ nhiều nhà phát triển bao gồm cả Moonshot, mặc dù Qiao từ chối thảo luận về các thỏa thuận thương mại của họ.

Alibaba chưa công bố công khai giấy phép cuối cùng cho mô hình Qwen tiếp theo hoặc tỷ lệ chia sẻ doanh thu mà họ dự định yêu cầu từ các người dùng thương mại lớn.

(Ảnh: Alibaba)

Xem thêm: Alibaba, DeepSeek thúc đẩy cuộc đua mô hình AI của Trung Quốc hướng tới chi phí thấp hơn

Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI và dữ liệu lớn từ các nhà lãnh đạo ngành? Hãy tham khảo AI & Big Data Expo diễn ra tại Amsterdam, California và London. Sự kiện toàn diện này là một phần của TechEx và được tổ chức cùng với các sự kiện công nghệ hàng đầu khác bao gồm Cyber Security & Cloud Expo. Nhấp vào đây để biết thêm thông tin.

AI News được vận hành bởi TechForge Media. Khám phá các sự kiện và hội thảo trực tuyến về công nghệ doanh nghiệp sắp tới tại đây.